Questions marquées «bigdata»

Le Big Data est le terme désignant une collection d'ensembles de données si volumineux et complexes qu'il devient difficile de les traiter à l'aide d'outils de gestion de bases de données disponibles ou d'applications de traitement de données traditionnelles. Les défis incluent la capture, la conservation, le stockage, la recherche, le partage, le transfert, l'analyse et la visualisation.

12
Quelle est la taille des données volumineuses?
Beaucoup de gens utilisent le terme mégadonnées de manière plutôt commerciale pour indiquer que de grands ensembles de données sont impliqués dans le calcul et que, par conséquent, les solutions potentielles doivent être performantes. Bien entendu, le big data contient toujours des termes associés, tels que scalabilité et efficacité, mais …

9
Le langage R convient-il au Big Data?
R possède de nombreuses bibliothèques destinées à l’analyse de données (par exemple, JAGS, BUGS, ARULES, etc.), et est mentionné dans des manuels populaires tels que: J.Krusche, Doing Bayesian Data Analysis; B.Lantz, "Machine Learning avec R". J'ai observé une directive de 5 To pour qu'un jeu de données soit considéré comme …
48 bigdata  r 


11
Data Science en C (ou C ++)
Je suis un Rprogrammeur de langue. Je fais également partie du groupe de personnes considérées comme des scientifiques du traitement des données, mais qui appartiennent à des disciplines universitaires autres que la CS. Cela fonctionne bien dans mon rôle de Data Scientist. Cependant, en commençant ma carrière dans Rles autres …



1

6
Comment faire SVD et PCA avec des mégadonnées?
J'ai un grand ensemble de données (environ 8 Go). J'aimerais utiliser l'apprentissage automatique pour l'analyser. Donc, je pense que je devrais utiliser SVD puis PCA pour réduire la dimensionnalité des données pour plus d'efficacité. Cependant, MATLAB et Octave ne peuvent pas charger un ensemble de données aussi volumineux. Quels outils …


4
Améliorez la vitesse de mise en œuvre de t-sne en python pour les énormes données
Je voudrais faire une réduction de dimensionnalité sur près d'un million de vecteurs chacun avec 200 dimensions ( doc2vec). j'utiliseTSNE implémentation du sklearn.manifoldmodule pour cela et le problème majeur est la complexité du temps. Même avec method = barnes_hut, la vitesse de calcul est encore faible. Un certain temps, même …



5
agrandir la carte thermique de Seaborn
Je crée un corr()df à partir d'un df d'origine. Le corr()df est sorti 70 X 70 et il est impossible de visualiser le heatmap ... sns.heatmap(df). Si j'essaie d'afficher le corr = df.corr(), le tableau ne correspond pas à l'écran et je peux voir toutes les corrélations. Est-ce un moyen …
16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 


3
Quand les valeurs p sont-elles trompeuses?
Quelles sont les conditions de données que nous devons surveiller, où les valeurs de p ne sont peut-être pas le meilleur moyen de déterminer la signification statistique? Y a-t-il des types de problèmes spécifiques qui entrent dans cette catégorie?

En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.